|
وصف المادة |
:
يقدم هذا المساق مقدمة واسعة للتعلم الآلي والتعرف على الأنماط الإحصائية. تشمل الموضوعات: supervised learning (generative/discriminative learning, parametric/non-parametric learning, neural networks, support vector machines); unsupervised learning (clustering, dimensionality reduction, kernel methods); learning theory (bias/variance tradeoffs, practical advice); reinforcement learning and adaptive control. سيناقش أيضًا التطبيقات الحديثة للتعلم الآلي، مثل التحكم الآلي، تنقيب البيانات، و الملاحة الذاتية، والمعلوماتية الحيوية، والتعرف على الكلام، ومعالجة النص وبيانات الويب. |